본 연구에서는 시소러스를 SKOS 기반 온톨로지로 구축하는 단계적 변환 방법을 제시하였다. 변환과정을 3단계로 형식화하였고, 각 단계별 수행작업, 산출물 및 가이드 라인을 개발하였다. 각 단계는(1) 시소러스의 어휘 용어 체계와 의미 관계를 이해하기 위해 시소러스의 기초자료를 수집하고 분석한다. (2) 대상온톨로지의 분석결과를 활용하여 변환방식을 정의하고 SKOS 온톨로지를 생성한다. (3) 대상시소러스와 생성된 SKOS 온톨로지 사이의 형태와 의미 구조 보존 여부를 검사하여 보정하고 문서화한다. 본 연구에서는 제시하고 있는 시소러스 기반형 온톨로지 구축 방법은 복잡한 어휘 관계를 갖는 시소러스에도 적용이 가능하다. 향후, 본 연구에서 제시한 단계별 변환 알고리즘을 프로그램으로 구현하여 시소러스의 자동 SKOS 온톨로지 변환기를 구현하여야 할 것이다.
인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.
토픽맵은 기존의 온톨로지 언어와는 달리 위치정보를 이용하여 형태를 변환하지 않고도 많은 양의 이종 정보 자원을 통합할 수 있는 온톨로지 언어이다. 지금까지 토픽맵 구축을 위한 여러 편집기등이 개발되어 있으나, 이들은 XTM 문서를 독자 방식으로 처리하고 있다. 따라서 대용량 자료를 처리하는 데 많은 시간이 소요되고, 현재 RDB 기반에서 운영되고 있는 레거시 시스템에 적용하여 실용화하기에는 많은 문제가 있다. 본 논문에서는 XTM 1.0 규격 기반의 대용량 토픽맵을 RDB 구조로 모델링하여, 처리시간을 최소화하고 레거시 시스템 상에서 온톨로지 구축이 가능하도록 하였다. 기존에 사용하고 있는 SQL 도구와 어플리케이션 개발 도구를 토픽맵 온톨로지 구축에 활용할 수 있도록 하여, 온톨로지 구축의 효율성을 높이고 XTM 문서와 데이타베이스간의 상호 호환이 가능한 토픽맵 플랫폼 X-TOP을 설계하고 구현하였다. X-TOP은 향후 사용자 인터페이스 변경과 다양한 DBMS를 지원할 수 있도록 3계층 구조를 갖고 있다. 헬스케어의 암 온톨로지 관리에 X-TOP을 적용하여 기존 시스템과의 성능 비교와 실무 응용의 유효성을 보였다.
본 연구에서는 정보검색도구 관점에서 지식조직체계로서 기존 시소러스 구축방안의 특성과 한계점을 검토하고, 대상 정보의 지식구조의 반영 및 정보 간의 의미관계 추론을 지원하는 온톨로지 기반의 주제 색인어 구조화 방안을 제시한다. 기존의 용어 중심의 시소러스와 달리, 단계별 연구프로세스 과정에서 수행되는 연구자의 정보행위 및 수요 분석에 때라 주제색인어의 개념을 식별 범주화하고, 인문사회과학 분야 학술논문의 지식체계를 구성하는 그 개념들 간의 유기적 관계정의를 통해 주제 색인어 집합의 의미구조를 정형화하였다. 이를 기반으로 각각의 온톨로지 기반 주제 색인어 집합은 구조화된 의미 색인으로서 대상 문서의 지식체계를 표현한다. 정보수요에 따라 정의된 공리나 추론규칙을 활용하여 이용자는 문제 해결에 적합한 정보를 대상 정보의 의미관계로 구성된 주제 도메인의 학술커뮤니케이션 네트워크상에서 분석적 정보탐색을 통해 효율적으로 검색 할 수 있다.
본 논문은 시맨틱 웹의 온톨로지 기술을 이용하여 온톨로지 기반 시맨틱 검색 시스템과 서비스 시스템에 대한 구현을 위하여 문헌 정보를 대상으로 온톨로지를 OWL로 구성하였다. 여기에서 제안한 시스템은 효율적인 관리가 가능하도록 웹(Web) 환경에서 구현하였으며, 데이터의 의미와 구문 및 구조의 통일을 위해 메타데이터의 상호운용성을 고려하며 기술언어로는 XML를 사용한다. 웹 문서에서 특정정보를 추출하고 RDF 메타데이터를 생성하며, 웹 문서의 내용을 정확하게 분류하기 위해 온톨로지(Ontology)를 기반으로 한 지식검색 시스템의 시맨틱 서비스시스템을 제안한다.
본 논문에서는 특정 도메인에 대한 온톨로지를 규칙에 기반하여 자동으로 생성하고, 이를 기반으로 원하는 정보를 추론을 통하여 효과적으로 검색하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법이 실생활에 적용 할 수 있음을 보이기 위하며 실행과 관련된 정보중 숙박 정보를 담고 있는 HTML 웹 페이지를 테스트에 이용하였다. 웹 페이지에 표시되어 있는 숙박 정보에서 문서 구조 및 단어 측면에서의 규칙을 발견하고 이를 이용하여 온톨로지를 자동으로 생성한다. 숙박 정보 검색시 온톨로지에 정의된 관계를 이용하면 키워드는 다르더라도 동일한 의미를 갖는 다양한 키워드에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 온톨로지 자동 생성을 통하여 기존 웹 페이지에 온톨로지 추가시 드는 시간 및 비용을 줄일 수 있으며, 온톨로지 기반 검색 방법을 이용함으로써 사용자에게 보다 양질의 정보를 제공할 수 있다.
온톨로지 언어를 기반으로 하는 시맨틱 웹 상에서 온톨로지 데이터에 대한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 질의 처리에 효과적인 저장 스키마의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터의 검색을 위한 효과적인 저장 스키마 구축 기법을 제안하고자 한다. 아울러 본 논문에서 제안하는 저장 스키마를 위한 질의 기법을 제안하고자 한다. 온톨로지 데이터를 추출할 때에는 계층 구조를 기반으로 질의 수행을 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 계층 정보를 유지하기 위해 별도의 XML 문서를 기존의 넘버링 기법을 기반으로 생성하여 하위 정보의 추출을 효과적으로 지원하고자 한다. 실험을 통한 질의 처리 성능을 통해서 본 논문에서 제안하는 저장 스키마 기법과 질의 처리 기법이 효과적임을 보인다.
온톨로지는 특정 영역에서 정보 공유를 필요로 하는 개발자를 위한 공통의 어휘를 정의하고, 그 영역에서의 기본 개념의 정의와 개념들 사이의 관계를 포함한다. 따라서 이런 온톨로지를 사용함으로써 소프트웨어 에이전트들 사이의 정보 구조의 이해를 공유할 수 있고 영역 지식의 재사용이 가능하다. 본 연구에서는 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$를 사용하여 유사한 에이전트 온톨로지들을 생성하고 이들을 이용하는 JADE 에이전트들을 구현한 다음에, 특정 어휘가 주어지면 다른 온톨로지들을 가진 에이전트들과 통신하여 어떤 온톨로지에 포함된 어휘를 결정하는가를 보이고, 온톨로지 저장소에 관한 연구를 서술하였다.
지금까지의 웹은 표현중심의 HTML에서 데이터의 구조적인 모습을 나타내는 XML로 그리고, 온톨로지 구축을 통해 의미 있는 데이터의 접근성에 초점을 둔 RDF, RDFS, OWL과 같은 형태로 변화하고 있다. 이러한 흐름을 통해 현재는 OWL을 이용하여 온톨로지 구축을 위한 연구가 진행 중이다. 이 논문에서는 구축된 온톨로지를 활용하기 위해 웹에 있는 OWL 파일을 http 프로토콜을 이용하여 접근을 하고 기존의 툴 종속적인 접근이 아닌 웹 표준 프로토콜과 OWL 파일 형식으로 접근하여 SPARQL 쿼리를 보낼 수 있는 웹 기반의 OWL 온톨로지 접근을 위한 SPARQL 쿼리 툴을 제안한다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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